| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·现有光照不均匀图像增强算法概述 | 第8页 |
| ·基于Retinex理论的增强算法发展现状 | 第8-10页 |
| ·本文主要工作和结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 光照不均匀图像增强算法 | 第11-22页 |
| ·光照不均匀问题描述 | 第11-12页 |
| ·光照不均匀图像常用增强方法 | 第12-14页 |
| ·基于直方图变换的光照不均匀图像增强算法 | 第12页 |
| ·基于同态滤波的光照不均匀图像增强算法 | 第12-13页 |
| ·基于梯度域的光照不均匀图像增强算法 | 第13-14页 |
| ·基于Retinex理论的光照不均匀图像增强算法 | 第14-20页 |
| ·Retinex理论简介 | 第14-15页 |
| ·经典Retinex算法 | 第15-19页 |
| ·经典Retinex算法缺陷 | 第19-20页 |
| ·图像质量的评价标准 | 第20-21页 |
| ·主观评价 | 第20页 |
| ·客观评价 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于引导滤波的Retinex光照不均匀图像增强算法 | 第22-37页 |
| ·引导滤波算法原理 | 第22-25页 |
| ·基于引导滤波的Retinex光照不均匀图像增强算法 | 第25-27页 |
| ·基于引导滤波器的多尺度Retinex光照不均匀图像增强算法 | 第27-32页 |
| ·小波分解 | 第27-29页 |
| ·小波系数处理 | 第29-30页 |
| ·小波重构 | 第30-31页 |
| ·融合多尺度的光照不均匀图像增强 | 第31-32页 |
| ·实验结果与比较分析 | 第32-35页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| ·实验分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于顶帽变换和Retinex的光照不均匀图像增强算法 | 第37-47页 |
| ·灰度形态学理论基础 | 第37-40页 |
| ·基本运算 | 第37-39页 |
| ·顶帽变换和底帽变换 | 第39页 |
| ·结构元素的选取和分解 | 第39-40页 |
| ·基于顶帽变换(Top-hat)的光照不均匀图像目标提取 | 第40-41页 |
| ·融合多级光照处理策略的光照不均匀车牌预处理算法 | 第41-46页 |
| ·方法的提出和基本原理 | 第42页 |
| ·车牌图像灰度化 | 第42-43页 |
| ·全局光照校正一第一级光照处理 | 第43页 |
| ·基于Retinex的局部光照不均增强算法--第二级光照处理 | 第43-44页 |
| ·减少光照偏差的动态阈值算法--第三级光照处理 | 第44-45页 |
| ·实验结果和实验分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结和展望 | 第47-48页 |
| ·论文工作小结 | 第47页 |
| ·未来研究方向 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
